Модель, метод и структурно-функциональная организация системы управления службой скорой медицинской помощи тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Коломиец Елена Александровна

• Коломиец Елена Александровна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Коломиец Елена Александровна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА УПРАВЛЕНИЯ СЛУЖБОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Анализ состояния вопроса управления службой скорой медицинской помощи

1.2 Служба скорой медицинской помощи как сложная социально-экономическая система

1.3 Информационное обеспечение системы управления ССМП

1.4 Анализ тенденций использования геопространственной информации и геоданных в социально-экономических организациях

1.5 Сравнительный анализ поиска кратчайшего пути на картах

1.6 Сравнительный анализ методов управления ССМП

1.7 Обзор математических моделей многокритериальной оптимизации

Выводы по первой главе

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ БРИГАДАМИ СКОРОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ

2.1 Математическая модель обработки вызовов и доезда бригады ССМП

2.2. Определение времени и алгоритм принятия управленческого решения на основе полученной математической модели

2.3 Распределение бригад СМП по вызовам методом ветвей и границ

Выводы по второй главе

ГЛАВА 3 МЕТОД И АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ ПРИ УПРАВЛЕНИИ БРИГАДОЙ СКОРОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ

3.1 Состав и структура выходных электронных массивов геопространственной информации

3.2 Метод и алгоритм управления бригадой скорой медицинской помощи

3.3 Определение загруженности участка пути в данный промежуток времени с помощью ГИС

Выводы по третьей главе

ГЛАВА 4 СИНТЕЗ СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ РАЗНОРОДНЫХ ДАННЫХ. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА

4.1 Источники исходной разнородной информации в геопространственном информационном обеспечении ССМП

4.2 Структура автоматизированной системы управления ССМП

4.3. Исследование работы структурно-функциональной организации системы обработки разнородных данных на примере службы скорой медицинской помощи

4.4 Расчет оперативности принятия управленческих решений на основе ССМП

Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение

Приложение

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модель, метод и структурно-функциональная организация системы управления службой скорой медицинской помощи»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Информатизация здравоохранения в целом является одним из перспективных направлений обеспечения оказания медицинской помощи населению в вопросах оперативности, качества и обоснованности принимаемых решений. Она основана на оперативном сборе и учета разнородных данных, их анализе и выработке управленческих решений. Служба скорой медицинской помощи (ССМП) является первичным звеном в системе доставки больного в лечебно-профилактическое учреждение (ЛПУ). Функционирование ССМП характеризуется сложностью и динамичностью в части процессов планирования маршрутов движения выездных бригад ССМП. Асинхронность вызовов, отстуствие строгой формализации медицинских знаний о статусе больного (слабая формализация), относительно большие объемы информации о состоянии больного, которые вручную вводятся в систему, неопределенность и изменчивость загруженности дорог (особенно в городах с плотной планировкой) определяют трактовку службы ССМП как сложной медико-социальной системы, функционирующей в динамично меняющейся обстановке. В частности, результаты опросов в 2020-2021 гг. (в период пандемии Соу1ё-19) показали, что: 40% респондентов прождали выездную бригаду врачей более часа, 16% не дождались ее приезда, без оказания помощи остались 4% респондентов.

Геоинформационные системы и технологии (ГИС-технологии) являются мощным инструментом визуализации территориально-распределённой информации и последующего принятия решений о планировании маршрута движения транспортных средств (ТС). Вопросами планирования маршрутов движения ТС, в том числе с применением ГИС-технологий, занимались ученые К.А. Казаков, В.А. Семенов, А.С. Павлов и др. Тем не менее в трудах этих ученых не учитывалась специфика работы бригад ССМП, а именно: первичный статус больного, тип самой бригады и наличие на борту машины необходимого медицинского оборудования и

др. Эти данные являются существенными для принятия решений, кроме традиционных территориальных данных.

Основополагающие результаты в области создания и применения ГИС получены в работах Н.Н. ДеМерса, Е.Г. Капралова, И.В. Макарьина, В.П. Савиных, В.Я. Цветкова и др. В этих работах показано, что особенностью современного этапа развития АИС различного уровня является широкое использование ГИС-технологии в интересах создания геоинформационного обеспечения автоматизированных систем управления.

Информатизация процессов управления в сфере здравоохранения рассматривалась в работах таких ученых как Л.А. Мыльникова, Э.В. Гегерь, В.К. Гасников и др.

Таким образом, сложилось противоречие, которое заключается в том, что с одной стороны существует объективная необходимость в оперативном принятии решений о планировании маршрута движения бригад ССМП, с другой стороны существующие модели, методы и инструментальные средства поддержки принятия решений обладают ограничениями теоретического и практического применения.

Изложенное выше указывает на актуальность научно-технической задачи, заключающейся в разработке модели, метода и структурно-функциональной организации системы управления ССМП с применением элементов ГИС-технологий.

Цель диссертационной работы - повышение оперативности принятия решения планирования маршрута в системе управления службой скорой медицинской помощи.

В соответствии с целью работы сформулированы следующие основные задачи:

1. Анализ состояния вопроса управления службой медицинской помощи. Постановка задачи исследования.

2. Разработка математической модели управления бригадами скорой медицинской помощи.

3. Разработка метода и алгоритма управления бригадой скорой медицинской помощи на основе обработки геопространственных данных.

4. Синтез структурно-функциональной организации системы обработки разнородных данных. Экспериментальная проверка.

Объект исследования - система управления службой скорой медицинской помощи.

Предмет исследования - модель, метод и структурно-функциональная организация системы обработки разнородных данных.

Методы исследования. Теоретические положения, выводы и экспериментальные результаты диссертационной работы получены с использованием методов математического моделирования, оптимизации, организационного управления, проектирования информационных систем, теории принятия решений.

Научная новизна работы и положения, выносимые на защиту:

1) Математическая модель управления бригадами скорой медицинской помощи, отличающаяся учетом разнородных данных: загруженность маршрутов движения, срочность вызова, соответствием типа бригады поставленному диагнозу, что позволяет оперативно принимать решения об обеспечении системы управления бригадой ССМП.

2) Метод управления бригадами ССМП, содержащий этапы формирования данных, определения срочности вызова, расчета оптимального маршрута, определения необходимости доставки больного в профильное ЛПУ, отличающийся возможностью планирования оптимального маршрута при изменении данных о статусе больного и позволяющий сократить время обслуживания вызовов.

3) Алгоритм планирования маршрута для выездной бригады ССМП, отличающийся модификацией эстафетного метода, содержащего обработку статических и динамических параметров геопространственных данных, и позволяющий определить оптимальный маршрут доезда бригады ССМП.

4) Структурно-функциональная организация системы обработки разнородных данных, отличающаяся наличием модулей загруженности дорог, поиска кратчайшего пути, определения соответствия профиля бригады ССМП поставленному диагнозу, и позволяющая повысить оперативность управленческих решений засчет обработки статических и динамических параметров загруженности дорог.

Практическая значимость работы определяется тем, что разработанные математические модель и метод могут быть использованы в службах скорой медицинской помощи различных административно-территориальных единиц.

Разработанная система обработки геопространственных данных позволит повысить оперативность управления бригадами скорой медицинской помощи на 28 %.

Реализация результатов работы.

Результаты диссертационного исследования внедрены в ОБУЗ «Курская городская клиническая больница скорой медицинской помощи», что подтверждается соответствующим актом, а также используются в образовательном процессе Юго-Западного государственного университета в рамках следующих дисциплин по направлению подготовки 09.04.03 «Прикладная информатика», дисциплины «Геоинформационные системы в экономике», «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений», по специальности 30.05.03 «Медицинская кибернетика» дисциплины «Медицина катастроф», «Алгоритмизация и программирование медико-биологических систем».

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертационной работы соответствует п.2 «Разработка методов формализации и постановка задач управления в социальных и экономических системах» и п.6 «Разработка и совершенствование методов получения и обработки информации для задач управления социально и экономическими системами» паспорта научной специальности 05.13.10 - «Управление в социальных и экономических системах».

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы обсуждались на международных и всероссийских конференциях, в том числе, на международной молодежной научной конференции «Поколение будущего: Взгляд молодых ученых - 2018» (ЮЗГУ, г. Курск, 2018), международной конференции «Молодежь и XXI век - 2018» (ЮЗГУ, г. Курск, 2018), всероссийской конференции «Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования Земли» (г. Алушта, 2018), всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы» (ЮЗГУ, г. Курск, 2018), международной конференции «Управление социально-экономическим развитием регионов: проблемы и пути их решения» (ЮЗГУ, г.Курск, 2019), всероссийской конференции «Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования Земли» (г. Геленджик, 2019), международной конференции «Интеллектуальные системы 4-й промышленной революции» (г.Томск, 2019), всероссийской конференции «Инфокоммуникации и космические технологии: состояние, проблемы и пути решения» (ЮЗГУ, г.Курск, 2020).

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты получены соискателем лично. В опубликованных работах предложены: в [118] проведен анализ геоинформационного обеспечения в социально-экономических объектах; в [106,107] описана автоматизированная обработка и формирование геопространственной информации в социальных системах, формализация этапов жизненного цикла создания геоинформационной продукции на научно-производственном предприятии; в [108] описан выбор структуры и характеристик системы обработки информации с учетом функциональности элементов; в [110] приведена интегрированная структура приложений учреждения здравоохранения; в [111 ] приведена модель показателя затрат создания геоинформационной системы предприятия; в [112,113] приведена модель процесса автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования и геопространственной информации, модель построения системы геопространственного информационного

обеспечения в социально-экономических системах; в [114,115] приведена система контроллинга научно-производственного предприятия при создании геоинформационной продукции, модель управления ресурсами предприятия при создании наукоёмкой инновационной продукции; в [116] описана система формирования геоинформационной продукции научно-производственного предприятия; в [117] разработана модель системы обработки информации коллективного типа с учетом приоритета решаемых задач; в [104] приведено описание математической модели управления бригадами скорой медицинской помощи; в [109] описаны показатели качества процесса создания геоинформационной продукции; в [105,119] разработана структурно-функциональная организация системы обработки геопространственных данных при управлении бригадами скорой медицинской помощи.

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано 16 работ (4 статьи ВАК, 1 статья SCOPUS, 11 докладов на научно-практических конференциях). Получено 1 свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ (№2022662454 заявл. 28.06.2022г., опубл. 04.07.2022г.)

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 119 наименований, и приложения. Диссертационное исследование изложено на 143 страницах машинописного текста и содержит 29 рисунков и 13 таблиц.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА УПРАВЛЕНИЯ СЛУЖБОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Анализ состояния вопроса управления службой скорой медицинской помощи

Служба скорой медицинской помощи (ССМП) представляет собой сложную социально-экономическую систему, в процесс управления которой входят лица принимающие решения на различных уровнях управления. Одним из важных направлений деятельности ССМП является управление распределением множества поступающих вызовов по бригадам ССМП и своевременное оказание необходимой специализированной медицинской помощи.

В период пандемии своевременное оказание медицинской помощи стала проблемой для российского здравоохранения. В большой степени возросла нагрузка на обеспечение всех поступающих вызовов оказанием медицинской помощи с помощью бригад ССМП [1-3].

Проанализировав опросы людей, обращавшихся за медицинской помощью в условиях пандемии, получили следующие результаты:

- 84% опрошенных и их семьи вызвали скорой помощь;

- 13 % опрошенных не вызывали скорую помощь;

- 3 % опрошенных затрудняются ответить.

По результатам опроса населения выявлено, что 46 % опрошенных считают нехватку машин ССМП главной проблемой своевременного оказания скорой помощи. Также среди опрошенных выявлено, что ранее 44% сказали, что в местах их проживания не хватает машин ССМП, а за последний год данный процент увеличился до 51%. Особенно в экстремальных условиях (условиях пандемии) нехватка машин ССМП является наиболее очевидной.

Проведя опрос населения по вопросу приезда бригад ССМП, получены следующие результаты:

1. Жалобы на симптомы коронавируса:

- 40% опрощенных ожидали приезд бригады ССМП более часа;

- 16% опрошенных не дождались приезда бригады ССМП.

2. Жалобы на иные симптомы:

- 13% опрошенных ожидали приезд бригады ССМП более часа;

- 4 % опрошенных не дождались приезда бригады ССМП.

Обращения населения в ССМП с жалобами на симптомы коронавируса в течении последнего года составили 86%, с жалобами на иные причины 46%. Такие обращения приходились на пиковую нагрузку ССМП, тем самым являясь фактором возникновения данной нагрузки. Однако, если сравнивать количество вызовов за последний год с вызовами, поступившими ранее, проблема ожидания вызова была менее заметной [48].

Время ожидания машин бригад ССМП при состояниях больных, представляющие угрозу жизни, экстренная помощь, не должно превышать 20 минут. При заболевании коронавирусом обычно поступают вызовы от пациентов с жалобами на высокую температуру, боль в горле, кашель, данные симптомы характерны для оказания неотложной помощи, поэтому больным приходится ждать машину бригады ССМП гораздо дольше.

По результатам опросов можно сделать вывод о том, что проблема ожидания машин скорой помощи больными и доставке их в ЛПУ в период пандемии, является актуальной и требует решения.

1.2 Служба скорой медицинской помощи как сложная социально-экономическая система

В настоящее время в соответствии с приказом министерства здравоохранения РФ от 20 июня 2013 г. N 388н "Об утверждении Порядка оказания скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи" скорая, в том числе скорая специализированная, медицинская помощь оказывается при заболеваниях, несчастных случаях, травмах, отравлениях и других состояниях, требующих

срочного медицинского вмешательства, также случаях заражения вирусом COVID-19 [4].

Скорая специализированная медицинская помощь оказывается при условиях:

а) за пределами ССМП скорая помощь оказывается непосредственно на месторасположении больного (вызов), в любом общественном или личном транспорте при авариях и эвакуации;

б) непосредственно в профильных лечебных учреждениях, при посещении больным клиники;

в) непосредственно в ЛПУ, при постоянном нахождении больно на круглосуточном наблюдении.

За пределами ССМП скорая помощь оказывается медработниками бригад

СМП.

При поступлении вызова на пульт управления фельдшер по регистрации вызовов ССМП заносит в систему управления вызовами всю необходимую информацию о больном, вместе со страшим подстанции ставится предварительный диагноз и определяется профиль бригады ССМП [5].

Основными видами деятельности ССМП являются [6]:

а) оказание скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи;

б) проведение медицинских экспертиз;

в) оказание первичной медико-санитарной помощи;

г) проведение санитарно - противоэпидемических (профилактических) мероприятий;

д) ликвидация медико-санитарных последствий чрезвычайных ситуаций в мирное и военное время;

е) участие в разработке и реализации государственных программ в сфере здравоохранения.

Служба скорой медицинской помощи (ССМП) представляет собой сложную социально-экономическую систему, в процесс управления которой входят лица

принимающие решения на различных уровнях управления [7].

На рисунке 1. 1 представлены структурные подразделения ССМП.

Структурные подразделения ССМП

Ад мини стр ативн о -у правленческий отдел м— м— —► Оперативный отдел Подстанция №1

—► —► Экономический отдел Подстанция №2

Отд е л ин ф о р матиз ации и вычислительной техники

Отдел кадров Подстанция №3

Отделение подготовки к работе медицинских укладок и хранению медикаментов M— —► Бухгалтерия Подстанция №4

—► —► Кабинет статистики с архивом Транспортное подр азделение

Центр ал изо ванная стерилизационная

Кабинет пр едр ей со в ого и послерейсового осмотра

Рисунок 1.1 - Организационная структура ССМП

Выполнение всех обязанностей и задач ССМП выполняет ее персонал. Состав работающего персонала ССМП представлен на рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 - Персонал ССМП

Основное функциональное назначение в ССМП имеют выездные бригады. На рисунке 1.3 представлены виды и состав выездных бригад.

Рисунок 1.3 - Бригады ССМП

Функционал бригады ССМП, отправленной на вызов, составляют положения:

а) при получении всей необходимой информации бригада ССМП без промедления отправляется на вызов;

б) после прибытия на место вызова бригада ССМП оказывает всю необходимую специализированную помощь (постановка предварительного диагноза, стабилизация больного) и определяет необходимость в экстренной доставке в ЛПУ;

в) при необходимости доставки в ЛПУ осуществляется определение соответствия профиля ЛПУ предварительному диагнозу. При доставке больного в профильного ЛПУ старший бригады передает всю необходимую документацию сотрудникам профильной ЛПУ и фиксируется дата и время поступления больного. Старший бригады ССМП передает информацию на пульт подстанции ССМП [8,9].

В общем виде организационная структура обработки вызова представлен на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4 - Организационная структура обработки вызова ССМП

Поступившие на пульт диспетчера подстанции ССМП множества вызовов регистрируются фельдшером по приему вызовов. Старший врач подстанции ставит предварительный диагноз больного и определяет профиль свободных бригад ССМП соответствующих поставленному диагнозу. При соответствии бригад профилю информация о больном передается старшему бригады ССМП, который определяет маршрут доезда до больного, в ином случае старший врач подстанции обращается к записанным данным о больном и определяет наиболее подходящую по профилю бригаду ССМП. После приезда на место нахождения больного врач бригады ставит основной диагноз и определяет необходимость доставки и наличия свободных мест в ЛПУ, в ином случае врач бригады передает рекомендации больному и информирует о поставленном диагнозе ЛПУ по месту жительства. При соответствии поставленного диагноза профилю ЛПУ информация о больном передается старшему бригады ССМП, который определяет маршрут доезда до ЛПУ, в случае несоответствия врач бригады запрашивает свободные места в наиболее подходящих

по профилю ЛПУ. Затем больной доставляется в профильное ЛПУ, и вся информация о нем передается в ЛПУ по месту жительства.

1.3 Информационное обеспечение системы управления ССМП

Применение информационных технологий в организационных структурах на основе базы данных представляет собой информационное обеспечение системы управления организацией. Особенно заметно такое применение в автоматизированных системах управления [49].

В широком смысле слова, под информационным обеспечением понимают целое направление, которое состоит в разработке методов и форм работы с информацией, отражающей в системе объекты, над которыми осуществляется контроль или управление, и организации этой информации в целях эффективного ее хранения, использования, а также обмена между системой и источниками или потребителями информации [10,11].

Данная система управления состоит из:

- содержание информации - информационные единицы или их совокупности (документы, данные, показатели и т.д.);

- преобразование и структурирование информации - преобразование информационных данных к виду «вход-система-выход»;

- особенности движения информации - получение и предобразование первичных данных, их обновление и хранение, а также организация документооборота;

- достоверность информации - оценка полноты, значимости и качества информации;

- способы изменения информации - обеспечение и распределение информации среди органов системы управления, а также подготовка АРМ для решения задач.

Для более эффективного функционирования информационного обеспечения необходимо полагаться на основные принципы его разработки:

- взаимосвязанности различных подсистемы и их разработка на основе единых принципов;

- использования различные знаковые подсистемы (номенклатура, показатели, формы документов и т.д.);

- совместимости подсистем, элементов информационного обеспечения и их системность;

- взаимосвязанности совокупности форм кодов, шифров, классификаторов, обеспечивающих обмен информацией в звеньях автоматизированной системы управления;

- построение блоков информационной системы по единым типовым правилам и на одном языке в функциональном и содержательном отношении;

- единообразие форм обмена информацией, содержащую упорядочение языка и сокращение числа форм документов;

- обеспечение однократности ввода информации при ее многократном использовании.

Информационное обеспечение системы управления станциями и отделениями ССМП должно обеспечивать информационно-технологическую поддержку функционирования подразделений ССМП и медицинских организаций субъекта Российской Федерации при осуществлении процессов организации и оказания экстренной и неотложной медицинской помощи, а также предоставлять современные инструменты контроля и мониторинга медицинских организаций [51,52].

В зависимости от потребностей ССМП и медицинских организаций функциональная структура информационных систем ССМП должна представлять собой комплекс информационно-технологических модулей, связанных между собой и эксплуатирующихся в любом функциональном наборе [12,50].

В настоящее время на станции ССМП г. Курска используется информационная система АСУ «Скорая помощь». С ее помощью осуществляется

региональная система управления и мониторинга работы ССМП, включающая все учреждения региона, задействованные в оказании экстренной медицинской помощи.

Данная информационная система решает следующие задачи:

- регистрация входящих вызовов, поступающих по номеру «03»

- расстановка поступивших на пульт диспетчера вызовов в порядке очереди, определение приоритета обработки информации по каждому вызову и возможная их передача в лечебно-профилактическое учреждение по месту жительства больного;

- в режиме реального времени осуществляется оперативный прием поступивших вызов на пульт диспетчера ССМП;

- передача информации в службы экстренного реагирования о фактах или угрозе возникновения чрезвычайных ситуаций;

- фиксация временных параметров этапов обслуживания вызова в автоматическом режиме, такими параметрами являются расположение бригады относительно подстанции ССМП, ремонт машины СМП, обед сотрудников и т.д.

- составление рабочего графика обслуживания вызовов бригадами ССМП;

- формирование табеля рабочего времени бригады ССМП;

- обмен информацией между бригадой и диспетчером с помощью мобильного рабочего места бригады (назначенный вызов, состояние больного, тревожная кнопка с возможностью передачи информации в другие службы);

- регистрация записей в специальных журналах, таких как журналы: превышения времен обслуживания вызовов, вызовов специальных бригад ССМП, регистрации произошедших чрезвычайных ситуаций и т.д.

- регистрация записей в срочных журналах, содержащих записи о экстренных формах заболеваний;

- журнал регистрации учета расхода используемых медикаментов и инструментов при оказании специальной медицинской помощи;

- регистрация рабочего времени водителей и учет путевых листов;

- регистрация необходимых ресурсов для обеспечения работоспособности медицинского транспорта;

- регистрация записей в журнале учета соответствия оказанной медицинской помощи стандартам Минздрава РФ;

- вывод всей полученной информации в течении определенного количества времени, представленной в виде отчетов, соответствующих требованиям МЗ РФ.

Регистрация входящих вызовов по номеру «03» происходит по следующему алгоритму:

1. При регистрации вызова необходимо выбрать один из признаков вызова, такие как: «Первичный», «Повторный», «Скорая неотложная помощь», «Попутный», «Активный» и т.д.

2. После выбора признака вызова диспетчеру необходимо заполнить контрольный талон (ФИО больного, ФИО вызывающего, год рождения больного, повод вызова, диагноз, адрес вызова и т.д.)

3. После проведения контрольного талона информация передается диспетчеру на подстанцию, отвечающую за определенный район, согласно месту нахождения больного.

4. Диспетчер на подстанции просматривает наличие свободных, возвращающихся на подстанцию бригад и в редких случаях бригад, которые могут по пути обслужить вызов. Диспетчер также проводит мониторинг текущего состояние бригад и вызовов и контролирует их изменение.

5. По прибытию на место вызова фельдшер заполняет все поля результатов осмотра в мобильном приложении.

6. Информация об осмотре передается старшему врачу подстанции, который в свою очередь определяет дальнейшую транспортировку больного в профильное медицинское учреждение и закрывает контрольный талон.

Типовая структурно-функциональная организация по приему вызовов ССМП представлена на рисунке 1.5.

Рисунок 1.5 - Информационно-алгоритмическая схема обработки вызова

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Коломиец Елена Александровна, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Чеченин Г.И., Гасников В.К. Информационное обеспечение управления здравоохранением: история системно-аналитического развития / Менеджер здравоохранения. 2017. № 7. С. 33-40.

2. Бушмелева, Н. Н. Экспертиза, экспертные оценки и их место в аналитическом обеспечении управления качеством медицинской помощи / Н. Н. Бушмелева, В. К. Гасников, Ф. К. Тетелютина; Ижевская государственная медицинская академия, Факультет повышения квалификации и профессиональной переподготовки, кафедра общественного здоровья, экономики и управления здравоохранением, кафедра акушерства и гинекологии. - Ижевск : Издательский дом "Удмуртский университет", 2016. - 122 с.

3. Гасников В.К., Музлов В.М., Гаврилов В.А., Перевозчикова Н.Н., Мальцева И.В., Исхакова Э.Я., Гасников К.В. Информационно-аналитическое обеспечение управления здравоохранением региона: подходы к разработке и опыт реализации / Менеджмент качества в сфере здравоохранения и социального развития. 2011. № 1 (7). С. 100-114.

4. Приказ Министерства здравоохранения РФ от 20 июня 2013 г. N 388н "Об утверждении Порядка оказания скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи" https://base.garant.ru/70438200/.

5. Приказ Министерства здравоохранения РФ от 26 марта 1999 г № 100 «О совершенствовании организации скорой медицинской помощи населению РФ». http://docfv.narod.ru/ARCHIV/SMPZ_OBR.htm.

6. Виноградов А.З., Янкин Ю.М., Каркавин В.Н. Автоматизированная система управления станцией скорой медицинской помощи на основе алгоритма действий врача // Применение математических методов и ЭВМ в медицинских исследованиях. Л. 1983. 230 с.

7. Бусленко Н.П. Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. радио, 1973 г.

440 с.

8. Устав Областного бюджетного учреждения здравоохранения «Курская городская станция скорой медицинской помощи» комитета здравоохранения Курской области http://kgssmp.ru/doc/ustav_obu_kgssmp.pdf.

9. Документация ССМП http://kgssmp.ru/o_nas/dokumentaciya.html.

10. Середович В.А. Геоинформационные системы (назначение, функции, классификация) [Текст]: монография / В.А. Середович, В.Н. Клюшниченко, Н.В. Тимофеева // Новосибирск : СГГА, 2008. 192 с.

11. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса». 2000. 326 с.

12. Типовые требования к информационным системам диспетчеризации скорой, в том числе скорой специализированной медицинской помощи. http://www.brkmed.ru:8081/media/uploads/documents/informatization/proekt-tipovyih-trebovanij-k-smp.pdf.

13.Бутов А.Л. Модель данных и знаний информационно-аналитических систем органов власти субъектов РФ / Телекоммуникации. 2011. №11. С.24-32.

14. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука. 1969. 576 с.

15. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения: Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа. 2000. 480 с.

16.Гармаев А. Ю. О применении автоматизированной информационной системы в управлении земельными ресурсами муниципальных образований / А. Ю. Гармаев // Вестник Бурятского гос. ун-та. - Вып. 4: Биология, география. 2011. С. 3033.

17. ГОСТ Р 52155-2003. Географические информационные системы: федеральные, региональные, муниципальные. Общие технические требования [Текст]. - М.: Госстандарт России, 2004.

18. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99. Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств. - М. : Госстандарт России, 2000.

19. ГОСТ Р. ИСО/МЭК 15288 - 2005. Национальный российский стандарт. Информационная технология. Системная инженерия. Процессы жизненного цикла

систем. - M. Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии, 2006.

20. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: 1978. 400с.

21. Зенкин Н.Г. Система оказания скорой медицинской помощи городскому населению: проблемы и направления совершенствования // Бюллетень сибирской медицины. 2003 г. №4. С. 79 - 87.

22. Карпеев А.А., Мыльникова Л.А. Оперативно-диспетчерская система скорой медицинской помощи // Здравоохранение РФ. 2001. №2. С.23 - 25.

23.Литвинов А.М., Решетников Е.В. О развитии средств информатики, вычислительной техники и автоматизации управления медицинской службой вооруженных сил основных стран блока НАТО // Военно-медицинский журнал. 1989. №3. С. 68 - 72.

24. Автоматизированная медицинская система с самообслуживанием // Jisuanji gongcheng. - Comput. Eng. 1995. 21. №4. С. 49 - 54.

25. Зайдуллин С.С., Моисеев В.С. Математические модели и методы управления территориально распределенными системами. Казань: Мастер Лайн. 2005. 208 с.

26.Ногин В. Д. Множество и принцип Парето: Учебное пособие. СПб.: Издательско-полиграфическая ассоциация высших учебных заведений, 2020. 100 с.

27.Лотов А.В., Поспелов И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: учебное пособие. М. : МАКС Пресс.2008.197с.

28. Клиланд Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. М.: Советское радио. 1974. 280 с.

29. Карлин С. Математические методы в теории игр, программирование и экономике. М.: Мир. 1964. 412 с.

30. Е. Н. Гончаров, А. И. Ерзин, В. В. Залюбовский Исследование операций. Примеры и задачи / учебное пособие Новосибирск: Новосибирский государственный университет, 2005. 78 с.

31. Грекул В.И. и др. Проектирование информационных систем. М. : Интернет-Ун-т информ. технологий. 2008. 304 с.

32. ДеМерс, Н. Н. Географические информационные системы. Основы / Н. Н. ДеМерс, Н. Майкл. Пер. с англ. М., 1999. 508 с.

33. Диязитдинова, А.Р. Автоматизированная поддержка принятия коллективных решений на основе организации виртуального круглого стола Текст / А.Р. Диязитдинова, A.B. Иващенко, П.О. Скобелев -Инфокоммуникационные технологии. 2008. № 4. С. 67 - 75.

34.Бурков В.Н., Буркова И.В., Горгидзе H.A. и др. Задачи управления в социальных и экономических системах. М.: СИНТЕГ, 2005. 256 с.

35. Гревс М. Проектирование баз данных на основе XML. М. : Вильямс. 2010.

640 с.

36. Зятькова Л.К., Лесных И.В. Геомониторинг природной среды: Монография. Т. 1. Новосибирск: СГГА, 2004. 376 с.

37. Кониченко А.В. Управление проектированием распределенных информационных систем: [монография] / А. В. Кониченко; Сев.-Кавк. науч. центр высш. шк.Ростов н/Д : Изд-во СКНЦ ВШ, 2005.186 с.

38. Концепция формирования Российской инфраструктуры пространственных данных (РИПД). М. : МЭР России, 2005.

39. Кренке Д. Теория и практика построения баз данных. М. : Питер. 2008. 800

с.

40.Липаев В.В. Обеспечение качества программных средств. М. : Синтег. 2007. 183 с.

41. Макарьин И.В. Аппаратно-программный комплекс обработки материалов ДЗЗ и создание информационных ресурсов / Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2011. № 2. С. 57-61.

42.Макарьин И.В., Добросердов О.Г., Мирошниченко С.Ю. Разработка аппаратно-программного комплекса обработки материалов ДДЗ и создания информационных ресурсов // Межд. НТК «Фотограмметрия - вчера, сегодня,

завтра», посвященная 85-летию кафедры фотограмметрии МИИГАиК. 2010. С 3135.

43.ГОСТ 24.103-84 Автоматизированные системы управления. Основные положения, http://sysavt.h11.ru/index.html7/docs/ gost/24-103-84.htm.

44. Леонтьев В.П. Новейшая энциклопедия персонального компьютера 2003. М. ОЛМА-ПРЕСС, 2003 г. 920 с.

45. Месарович М., Тако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир. 1973. 344 с.

46.ГОСТ РВ 51987 - 2002. Типовые требования и показатели качества функционирования информационных систем. Общие положения. Госстандарт России, 2002.

47. Кононов В. М. Опыт создания регионального геоинформационного ресурса мониторинга земель сельскохозяйственного назначения Краснодарского края / В. М. Кононов // Геоматика. 2011. № 2. С. 62-68.

48. Мыльникова Л.А. Реструктуризация первичного звена здравоохранения как реализация общих принципов организации местного самоуправления в российской федерации / Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2006. № 2. С. 38-41.

49. Мыльникова Л.А. Перспективы развития цифровой экономики в России / Финансовая экономика. 2018. № 6. С. 491-492.

50. Мыльникова Л.А. Инновации и цифровизация российской экономики / Экономический журнал. 2019. № 1 (53). С. 107-119.

51. Гегерь Э.В., Евельсон Л.И., Федоренко С.И., Козлова И.Р. Совершенствование методов обработки данных в информационных системах поддержки принятия управленческих решений / Современные наукоемкие технологии. 2019. № 12-2. С. 276-281.

52. Гегерь Э.В. Актуальные вопросы совершенствования управления здравоохранением с использованием информационных технологий / Фундаментальные исследования. 2017. № 3. С. 30-34.

53. Анфилатов В.С. и др. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика. 2009. 368 с.

54. Банди Б. Методы оптимизации. М.: Радио и Связь. 1988. 128с.

55. Бурков В.Н. Введение в теорию управления организационными системами / В.Н. Бурков, Н.А. Коргин, Д.А. Новиков, Под ред. чл,-корр. РАН Д.А. Новикова. М.: Либроком, 2009. 264 с.

56. Вермишев Ю.Х. Управление разработкой сложного объекта / Информационные технологии. 2005. № 8. С. 2-16.

57. Гейзлер П.С., Завьялова О.В. Управление проектами. Минск : Книжный дом: Мисанта. 2007. 288 с.

58. Цветков В.Я. Геоинформатика и синергетика // Информатика и системы управления». 2001. №2. С.65-73.

59. Цветков В.Я. ГИС и технологии. М. : Финансы и статистика, 1998, 287 с.

60. Цветков В.Я. и др., Геоинформатика. М. : МАКС Пресс. 2001. 349 с.

61. Цветков В.Я. Информационная модели и информационные ресурсы // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2005. № 3. С.85-95.

62. Цветков В.Я. Информационная модель как основа обработки информации в ГИС // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2005. № 2. С.118-123.

63. Цветков В.Я. Информационное управление. LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Germany 2012. 201с.

64. Цветков В.Я. Классификация и типизация в геоинформатике // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2004. № 2. С.80-87.

65. Цветков В.Я., Мазина А.С. Визуальное моделирование в геоинформатике // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2004, № 5.

66. Капралов Е.Г. Геоинформационное направление в географической картографии / Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2008. № 6. С. 70-71.

67. Савиных В.П., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Развитие национальной инфраструктуры пространственных данных на основе развития картографо-

геодезического фонда Российской Федерации // Изв. вузов. «Геодезия и аэрофотосъемка». 2011. № 4. С. 85-90.

68. Казаков К.А., Семенов В.А. Обзор современных методов планирования движения / Труды Института системного программирования РАН. 2016. Т. 28. № 4. С. 241-294.

69.Казаков К.А., Семенов В.А. Объектно-ориентированная среда для разработки приложений планирования движения / Труды Института системного программирования РАН. 2017. Т. 29. № 5. С. 185-238.

70.Павлов С.В., Павлов А.С., Сайдуганов А.Р., Кунаккужина Н.Ф. Информационно-вычислительная система построения графов инженерных сетей на основе картографической информации / Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2016. Т. 12. № 2. С. 54-60.

71. Павлов С.В., Павлов А.С., Самойлов А.С. Обработка пространственной информации в распределенной ГИС ресурсораспределительной организации промышленного региона / Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2013. Т. 17. № 5 (58). С. 122-128.

72. Жигалов К.Ю. Адаптация современных ГИС под задачи автоматизации процессов управления механизмами на примере строительства автодороги / Естественные и технические науки. 2012. № 5 (61). С. 235-236.

73.Гегерь Э.В. Информационные технологии в управлении качеством оказания медицинской помощи / Современные наукоемкие технологии. 2016. № 21. С. 9-12.

74. Гегерь Э.В., Федоренко С.И. Информационные системы как способ повышения эффективности управления лечебными учреждениями / Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2016. № 2 (19). С. 39-45.

75. Гасников В.К. Реальность и перспективы развития информационно-компьютерных технологий в здравоохранении региона / Медицинский альманах. 2010. № 4 (13). С. 14-18.

76. Гасников В.К. Состояние и проблемы развития информационно-компьютерных технологий на различных иерархических уровнях управления здравоохранением / Медицинский альманах. 2009. № 4 (9). С. 9-14.

77. Султанова А.Б. Сравнительный анализ алгоритмов поиска оптимального пути / Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. № 12. С. 248-255.

78. Оре О. Графы и их применение. М., 2002. 171 с.

79. Берцун В. Н. Математическое моделирование на графах. Томск, 2006. Ч. I.

88 с.

80. Маршалл У. Берн, Рональд Л. Грэм. Поиск кратчайших сетей // В мире науки. 1989. № 3. С. 64-70.

81. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. М.: Мир, 1981. 323

с.

82. Коршунов А.Д. Основные свойства случайных графов с большим числом вершин и ребер //Успехи математических наук. 1985. Т. 40, №1 (241). С.107-173.

83. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПб. : Питер, 2001. 304 с.

84. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. - М.: ЗАО «Финстатформ», 2000. 246с.

85. Harmon John E., Anderson Steven J. The Design and Implementation of Geographic Information Systems. John Wiley & Sons. Inc., 2003. 264p.

86. Perfil'ev S. E., Maglinets Y. A., Tsibul'skii G. M., Mal'tsev E. A., Latyntsev A. A., Shatrova K. V. Intelligent geoinformation technology for agroecological mapping // Pattern Recognition and Image Analysis. 2013. Vol. 23 (4). Р. 528-535.

87. JSpOC JMS. High Accuracy Catalog (HAC)/ Draft Technical Requirements Document (TRD). Version 1.2, 13 April 2010, Draft.

88. Yin Zhang A. Fast Accurate Computation of Large Scale IP Traffic Matrices from Link Loads / Yin Zhang, Roughan M., Duffield N., Greenberg A. //SIGMETRICS'03, 2003. - June 10. 12 p.

89. Vuchic V.R. Urban Transit: Operations, Planning and Economics / V.R. Vuchic //John wiley&sons, 2004. 644 p.

90. Nyhuis P., Wiendahi Hans-Peter, Fundamentals of Production Logistics, Springer Berlin Heidelberg 2009, P. 34-37

91. Гасников А.В., Кленов С.Л., Нурминский Е.А., Холодов Я.А., Шамрай Н.Б. Введение в математическое моделирование транспортных потоков: учеб. пособие / Гасников А.В., Кленов С.Л., Нурминский Е.А., Холодов Я.А., Шамрай Н.Б; Приложения: Бланк М.Л., Гасникова Е.В., Замятин А.А., Малышев В.А., Колесников А.В., Райгородский А.М; Под ред. А.В. Гасникова М.: МФТИ, 2010. 360 с.

92. Буслаев А.П., Новиков А.В., Приходько В.М., Таташев А.Г., Яшина М.В. Вероятностные и имитационные подходы к оптимизации автодорожного движения / Буслаев А.П., Новиков А.В., Приходько В.М., Таташев А.Г., Яшина М.В. Под редакцией чл.-корр. РАН В.М. Приходько. М.: Мир, 2003. 368с.

93.Касаткина Е.В., Кетова К.В. Компьютерное моделирование потоков в городской транспортной сети / Интеллектуальные системы в производстве. 2021. Т. 19. № 1. С. 89-99.

94. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Наука, 2003. 79 с.

95.Кузьмин В.Б., Орлов А.И./Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 2007. С.220-227.

96.Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 2008. 184 с.

97. Раушенбах Г.В., Филиппов О.В. Экспертные оценки в медицине. Научный обзор. М.: ВНИИММТИ Минздрава СССР, 2008. 80 с.

98. Бурков В.Н. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 2009. 354 с.

99. Берцун В.Н. Математическое моделирование на графах. Часть 2: Томск: Изд-во Том. ун-та, 2013. 88 с.

100. Рафгарден Тим Совершенный алгоритм. Графовые алгоритмы и структуры данных. СПб.: Питер, 2019. 256 с.

101. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: учебное пособие. / 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006. 432с.

102. Саммерфилд, М. Программирование на Python 3. Подробное руководство / М. Саммерфилд. СПб.: Символ-плюс, 2015. 608 с.

103. Разработка геоприложений на языке Python / пер. с англ. А. В. Логунова. М: ДМК Пресс, 2017. 446 с.

104. Коломиец Е.А. Математическая модель управления бригадами скорой медицинской помощи / Коломиец Е.А. // Естественные и технические науки. 2022. №7. С.135-139.

105. Коломиец Е.А. Структурно-функциональная организация системы обработки геопространственных данных при управлении бригадами скорой медицинской помощи / Халин Ю.А., Халин И.А., Титенко М.А., Коломиец Е.А. // Естественные и технические науки. 2022. №7. С.67-70.

106. Коломиец Е.А. Автоматизированная обработка и формирование геопространственной информации в социальных системах / Коломиец Е.А., Николаев В.Н. // Известия Юго-Западного государственного университета. 2018. Том 22 № 5-(80). С. 89-102.

107. Коломиец Е.А. Формализация этапов жизненного цикла создания геоинформационной продукции на научно-производственном предприятии / В.Н. Николаев, Е.М. Зайцев, Е.А. Коломиец// Известия Юго-Западного государственного университета. 2020. Т. 24. № 4. С. 146-165.

108. E.A. Kolomiets The choice of structure and characteristics of the information processing system taking into account the functional of elements / E.A. Kolomiets V.N. Nikolaev // International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON) 2019.C.0017-0019.

109. Коломиец Е.А. Показатели качества процесса создания геоинформационной продукции / С.И. Рогатин, Е.А. Коломиец // В сборнике: «Качество в производственных и социально-экономических системах» сборник

научных трудов 6-й Международной научно-технической конференции. В 2-х томах. Ответственный редактор Е.В. Павлов. Курск: ЮЗГУ, 2018. С. 282-285.

110. Коломиец Е.А. Интегрированная структура приложений учреждения здравоохранения // Коломиец Е.А., Зайковская Е.С., Николаев В.Н. // В сборнике научных статей 7-й Международной молодежной научной конференции: Поколение будущего: Взгляд молодых ученых. 2018. С. 29-32.

111. Коломиец Е.А. Модель показателя затрат создания геоинформационной системы предприятия / Е.А. Коломиец, С.И. Рогатин, Н.Р. Стратилатов // В сборнике: «Молодежь и XXI век - 2018» материалы VIII Международной молодежной научной конференции: в 5 томах. Курск: ЮЗГУ, 2018. С. 120-122.

112. Коломиец Е.А. Модель процесса автоматизированной обработки ДДЗ и геопространственной информации / Коломиец Е.А., Николаев В.Н., Рогатин С.И., Стратилатов Н.Р. // В сборнике: Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования Земли Материалы XV научно-технической конференции. 2018. С. 194-200.

113. Коломиец Е.А. Модель построения системы геопространственного информационного обеспечения в социально-экономических системах / Коломиец Е.А., Николаев В.Н., Рогатин С.И.// В сборнике: Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы материалы докладов VI всероссийской очной научно-практической конференции «ИИС-2018». Юго-Западный государственный университет. 2018. С. 74-76.

114. Коломиец Е.А. Система контроллинга научно-производственного предприятия при создании геоинформационной продукции / В.Н. Николаев, С.И. Рогатин, Е.А. Коломиец // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2019. № 7(41). С. 93-98.

115. Коломиец Е.А. Модель управления ресурсами предприятия при создании наукоёмкой инновационной продукции / Е.А. Коломиец, В.Н. Николаев, С.И. Рогатин // Сборник докладов XVI научно-технической конференции «Системы

наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования Земли» (г. Геленджик, 15-20 сентября 2019 г.). С. 174-178.

116. Коломиец Е.А. Система формирования геоинформационной продукции научно-производственного предприятия / Е.А. Коломиец, В.Н. Николаев // Сборник научных статей по материалам III Всероссийской научно-практической конференции «Инфокоммуникации и космические технологии: состояние, проблемы и пути решения» Отв. ред. В. Г. Андронов. (г. Курск, май 2019 г.). С. 9398.

117. Коломиец Е.А. Модель системы обработки информации коллективного типа с учетом приоритета решаемых задач / Коломиец Е.А., Николаев В.Н., Титов В.С., Абрамова Т.В., Кужелева С.А. // В сборнике: Интеллектуальные системы 4-й промышленной революции. Сборник материалов III Международного форума. Под редакцией В.И. Сырямкина. 2020. С. 68-71. (г. Томск).

118. Коломиец Е.А. Анализ геоинформационного обеспечения в социально-экономических объектах / В.Н. Николаев, Коломиец Е.А. // Сборник научных статей по материалам VI Всероссийской научно-практической конференции «Инфокоммуникации и космические технологии: состояние, проблемы и пути решения» Отв. ред. В. Г. Андронов. (г. Курск, апрель 2020 г.). С. 283-288.

119. Коломиец Е.А., Сизов А.С. Структурно-организационная схема системы управления вызовами службы скорой медицинской помощи / Коломиец Е.А., Сизов А.С. // В сборнике 11-й Международной научно-практической конференции «Техника и технологии: пути инновационного развития» редкол.: Горохов А.А. (отв. Ред.); Курск: Юго-Зап. гос. ун-т. 2022.С.169-172.

ПРИЛОЖЕНИЯ

УТВЕРЖДАЮ Начальник отдела ИиВТ ОБУЗ «Курская городская станция скорой медицинской помощи» Кузьминов Д. В. «11» июля 2022 г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Коломиец Елены Александровны

Комиссия в составе: председателя начальника отдела ИиВТ Кузьминова Дениса Вячеславовича

и членов комиссии: инженера - программиста Солодовникова Дениса Константиновича инженера - программиста Чередниченко Виктории Викторовны составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Коломиец Елены Александровны, а именно:

- метод принятия решения при управлении бригадами скорой медицинской помощи, позволяющий уменьшить время оказания медицинской помощи;

- структурно-функциональная организация системы обработки геопространственных данных, позволяющая повысить оперативность принятия управленческих решений.

Данный акт не может служить основанием для финансовых расчетов между организациями.

Председатель комиссии: Кузьминов Д. В.

,1 комиссии:

Солодовников Д. К. Чередниченко В. В.

УТВЕРЖДАЮ

р с кто р по учебной работе

государственного

Локтионова О.Г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук Коломиец Елены Александровны «Модель, метод и структурно-функциональная организация обработки геопространственных данных в системе управления службой скорой медицинской помощи»

Мы, ниже подписавшиеся, начальник учебно-методического управления, к.х.н., доцент Протасов В.В., и. о. декана факультета фундаментальной и прикладной информатики, к.т.н., доцент Таныгин М.О., заведующий кафедрой биомедицинской инженерии д.т.н., профессор Кореневский H.A. составили настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Коломиец Е.А. внедрены в образовательный процесс по специальности 30.05.03 «Медицинская кибернетика» в курсе лекций и практических работ по дисциплинам «Медицина катастроф», «Алгоритмизация и программирование медико-биологических систем» используются разделы диссертационной работы, связанные с разработкой метода и алгоритма принятия управленческих решений в организации.

Заведующий кафедрой БМИ, д.т.н., профессор

И.о. декана ФФиПИ, к.т.н., доцент

Начальник УМУ, к.х.н., доцент

М.О. Таныгин

В.В. Протасов

H.A. Кореневский

Листинг программы

Convert.py

import os

import folium

import route

import weight

import transform

import osmnx as ox

import numpy

import numpy as np

import networkx as nx

from datetime import datetime, date, time

def ploter(tests, algorithm, json_G, OSM): osmRoute = [] allRoutes = [] if tests: for test in tests: for k, v in json_G.items(): if v == test:

osmRoute.append(k) allRoutes.append(osmRoute)

else:

print('no route') print('Result:', osmRoute)

os.system('cls') import requests

import pandas as pd import shapely import json

route = osmRoute

rr = [] err = []

for a,b in zip(route, route[1:]): try:

r = nx.shortest_path(OSM, a, b, weight='length') rr.append(r) except nx.NetworkXNoPath as e:

err.append(str(e)) except nx.NodeNotFound as e: err.append(str(e)) print(json.dumps(err, indent=2)) print('rr:', rr)

if len(rr)>0: fig, ax = ox.plot.plot_graph_routes( OSM, rr,

route_color="r",

route_linewidth=4,

route_alpha=0.5,

orig_dest_size=100,

ax=None,

)

#ox.plot_graph_route(OSM, osmRoute)

route_map = ox.plot_route_folium(OSM, r, route_color='#ff0000', opacity=0.5, titles="openstreetmap")

for r in rr:

route_map = ox.plot_route_folium(OSM, r, route_color='#ff0000', opacity=0.5, route_map=route_map, titles="openstreetmap")

route_map.save("maps/route_" + str(algorithm) + ".html")

# find all element matrix (6) def element_matrix(OSM):

_G = []

for edge in OSM.edges(keys=True, data=True): _G.append(str(edge[0])) _G.append(str(edge[1])) _G = list(set(_G)) sort_G = list(map(int,_G)) return sorted(sort_G)

# save json_elem matrix (6) def json_elem(_G):

json_G = {}

for n, osmid in enumerate(_G):

json_G[osmid] = n + 1 return json_G

# build matrix (6) -> (7)

def build_matrix(_G, OSM, json_G, geometry): result = numpy.zeros(shape=(len(_G), len(_G))) #test = 0

#test1 = 0

for x,y,w,tags in OSM.edges(keys=True, data=True): weights = 0

if type(tags['osmid']) == list: for osmid in tags['osmid']: weights = weights + weight.calc_weight(int(osmid), geometry, tags)

else:

weights = weight.calc_weight(int(tags['osmid']), geometry, tags) result[json_G[x] - 1, json_G[y] - 1] = weights return result

# start func (0)

if __name__ == '__main__':

# start (x,y) and sguare diration (1) latitude, longitude = (51.71452, 36.16676) sguare = 0.01

# calc sguare (2)

north = latitude + sguare south = latitude - sguare east = longitude + sguare*2 west = longitude - sguare*2

#osm graph for square (3) ox.config(log_console=True, use_cache=True)

OSM = ox.graph_from_bbox(north, south, east, west, network_type='drive') #, truncate_by_edge=True, simplify=True)

#find all geometry

geometry = weight.WEIGHT(north, south, east, west)

geometry.get_geometry() geometry.sum_element_tags()

# generate matrix all route in place (5) -> (6) _G = element_matrix(OSM)

json_G = json_elem(_G)

_G = build_matrix(_G, OSM, json_G, geometry)

# save matrix in file (8) G = np.array(_G)

np.savetxt('matrix.new', G, fmt='%d')

startjating = (51.71489, 36.16792)

end_lating = (51.70797, 36.16701)

orig_node = ox.get_nearest_node(OSM, start_lating)

dest_node = ox.get_nearest_node(OSM, end_lating)

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = np.loadtxt('matrix.new', dtype=int) test = nx.DiGraph(np.matrix(list(G)))

nx.draw(test, with_labels=True, node_size=300, arrows=True) plt.show()

# json_G = transform.transform(orig_node, dest_node, json_G)

G = np.loadtxt('matrix.new', dtype=int) test = nx.DiGraph(np.matrix(list(G)))

nx.draw(test, with_labels=True, node_size=300, arrows=True) plt.show()

print(G)

numpy_G = nx.from_numpy_matrix(G) old = datetime.now()

tests = nx.dijkstra_path(numpy_G, json_G[orig_node] - 1, json_G[dest_node] - 1)

tests = [i+1 for i in tests]

tests[::-1]

new = datetime.now() print(new-old)

ploter(tests, 'dijkstra', json_G, OSM) old = datetime.now()

tests = route.find_min_route([json_G[orig_node]], json_G[dest_node])

new = datetime.now()

print(new-old)

ploter(tests, 'new', json_G, OSM)

Lib.py

import os import math

class calc_weight(object):

def_init_(self, params, sum_params):

self.weight = 0

self.params = params

self.sum_params = sum_params

self.tags = ["traffic_signals", "bus_stop", "crossing"]

self.result = []

self.second_params = {}

self.length = 0 self.lanes = 1

self.modificator_length = 100 self.traffic_calming = 0 self.junction = 0 self.railway = 0 self.v = {

"traffic_signals": 10, "bus_stop": 5, "traffic_calming": 15, "lenght": 40, "crossing": 10, "junction": 5,

"railway": 15, }

def calc_modificator(self, key): if key in self.v:

modificator = self.v[key] else:

modificator = 1 return modificator

def calc_second_params(self): if "second_params" in self.params: for objects in self.params['second_params']: if objects in self.second_params:

self.second_params[objects] += 1 else:

self.second_params[objects] = 1

for key in self.second_params.keys(): if key in self.sum_params: modoficator = self.calc_modificator(key)

self.second_params[key] = modoficator * (self.second_params[key]/self.sum_params[key])

def calc_length(self): if "length" in self.params:

modificator = self.calc_modificator("length")

self.length = modificator * (self.params["length"]/self.modificator_length)

def calc_lanes(self): if "lanes" in self.params: if type(self.params['lanes']) != list: test = float(self.params['lanes']) else:

test = False if math.isnan(test) == False: if int(max(self.params['lanes'])) == 2:

self.lanes = 3.6 elif int(max(self.params['lanes'])) == 3:

self.lanes = 2 elif int(max(self.params['lanes'])) == 4: self.lanes = 2.2

def calc_traffic_calming(self): key = "traffic_calming" if key in self.params:

if key in self.sum_params: modificator = self.calc_modificator(key) self.traffic_calming = modificator * (1/self.sum_params[key])

def calc_junction(self): key = "junction" if key in self.params: if key in self.sum_params: modificator = self.calc_modificator(key) self.junction = modificator * (1/self.sum_params[key])

def calc_railway(self): key = "railway" if key in self.params: if key in self.sum_params: modificator = self.calc_modificator(key) self.railway = modificator * (1/self.sum_params[key])

def calc_weight(self):

self.weight = self.traffic_calming + self.junction + self.length + self.railway for key, value in self.second_params.items():

self.weight = self.weight + value return round(self.weight * self.lanes)

def weight(params, sum_params): iteration = calc_weight(params, sum_params) iteration.calc_second_params() iteration.calc_length() iteration.calc_lanes()

iteration.calc_traffic_calming() iteration.calc_junction() iteration.calc_railway() weight = iteration.calc_weight() return weight

Route.py

import os

import numpy as np #pip install numpy from numpy import copy os.system ('cls')

# calc matrix (5)

def calc_G(G, start, end, orig_start): new_starts = [] new_weights = [] _G = []

# find min or no found route (5) line = list(G[start - 1]) G_columns, G_lines = G.shape

if list(filter(lambda v: v!=0, line)) == []: return None, [], []

# for cuttent line -> colument/weight (5) for num, value in enumerate(line):

if (value != 0):

new_starts.append(num+1) new_weights.append(value)

# modofoc: columnt -> new line + weight, line -> 0 (5) for num, new_start in enumerate(new_starts):

if new_start != end: G_new = copy(G) G_new[:, new_start-1] = 0 for G_line in range(G_lines): if G_new[new_start-1, G_line] !=0: if new_start == orig_start:

G_new[new_start-1, G_line] = G_new[new_start-1, G_line] else:

G_new[new_start-1, G_line] = G_new[new_start-1, G_line] + new_weights[num] _G.append(list(G_new))

else:

_G.append(new_start)

#if end, end point, if not end, new modifie matrix G (5) return _G, new_starts, new_weights

# start ./route.py (0)

#if_name_== '_main_':

def find_min_route(start, end):

# stding para,s: start, end, R

# start = [4] #end = 1

R = [list(np.loadtxt('matrix.new', dtype=int))] result = [] weight = [0]

orig_start = start[0]

# calc matrix (2) while 1: new_group = [] if R != []: numR = [] minR = min(weight) for n, weightR in enumerate(weight): if minR == weightR and type(R[n]) != int: numR.append(n) if numR == []: break

for num in reversed(numR): if type(R[num]) == int: del R[num] del start[num] del weight[num] break

# calc martix (4) -> (5) G = np.array(R[num])

new_G, new_starts, new_weights = calc_G(G, start[num], end, orig_start)

# save new_group (6) if new_G:

for new_num, new_start in enumerate(new_starts):

new_group.append([start[num], new_start, weight[num], new_weights[new_num]])

R.append(new_G [new_num])

start.append(new_start)

weight.append(new_weights[new_num])

# parametr for new_iter (7) for n in reversed(numR): del R[n] del start[n] del weight[n] if new_group != []: result.append(new_group)

else:

print('Warning no matrix') break if result == []:

print('Warning. Output matrix - null') else:

# handle result (9) minWeightRoute = None minParam = None numGroupMinRoute = None altRoute = [] minWeightRoutes = [] minParams = [] numGroupMinRoutes = []

# determination of the min weight (10) for num, group in enumerate(result):

for edge in group: if edge[1] == end:

if minWeightRoute == None: minWeightRoute = edge[3] minParam = edge numGroupMinRoute = num else:

if minWeightRoute > edge[3]: minWeightRoute = edge[3] minParam = edge numGroupMinRoutes = num minWeightRoutes = [] minParams = [] numGroupMinRoutes = [] elif minWeightRoute == edge[3]: minWeightRoutes.append(edge[3]) minParams.append(edge) numGroupMinRoutes.append(num)

# add one min route in result (11) minWeightRoutes.append(minWeightRoute) numGroupMinRoutes.append(numGroupMinRoute) minParams.append(minParam)

minWeightRoute = None minParam = None numGroupMinRoute = None for route in range(len(minParams)): minWeightRoute = minWeightRoutes[route] minParam = minParams[route] numGroupMinRoute = numGroupMinRoutes[route]

if numGroupMinRoute == None:

print('Warning. Num group mit route - null') else:

# caic num removal of excess (12) delElementGroup = [] for n, group in enumerate(result): if n > numGroupMinRoute: delElementGroup.append(n) for elem in reversed(delElementGroup): del result[elem]

# collect route (13) endPoint = minParam[0] endWeight = minParam[2] minRoute = []

minRoute.append(minParam[ 1]) minRoute.append(endPoint) for group in reversed(result): for edge in group: if endPoint == edge[1] and endWeight == edge[3]: endPoint = edge[0] endWeight = edge[2] minRoute.append(edge[0]) if endPoint == orig_start: break return minRoute[::-1]

Weight.py

import os

import osmnx as ox import libs.lib

class WEIGHT(object):

def_init_(self, north, south, east, west):

self.north = north self.south = south self.east = east self.west = west self.tags = {

"highway": ["residential", "traffic_signals", "crossing", "bus_stop", "primary", "secondary", "tertiary", "residential", "primary_link", "secondary_link", "tertiary_link", "service", "unclassified"],

"railway": ["tram"], }

self.sum_tag = {} self.options = {} self.nodes = {} self.check = {}

self.KEYS = {"traffic_calming": "bump", "lanes": "", "length": "", "junction": "roundabout", "oneway": "", "railway": "tram"}

self.weight = 0

self.custom_tags = {"junction": "roundabout", "traffic_calming": "bump", "railway": "tram"}

def initalization(self, tags_graph): self.weight = 0 self.nodes = 0 self.check = 0 self.options = {}

self.tags_graph = tags_graph self.result = {"second_params": []}

def get_geometry(self): ox.config(log_console=True, use_cache=True)

self.pois = ox.geometries_from_bbox(self.north, self.south, self.east, self.west, tags=self.tags)

def sum_element_tags(self): for num, osmid in enumerate(self.pois.index.tolist()): objects = self.pois.iloc[num]['highway'] if objects in self.sum_tag:

self.sum_tag[objects] = self.sum_tag[objects] + 1 else:

self.sum_tag[objects] = 1 for key, value in self.custom_tags.items(): if key in self.pois.iloc[num]:

if self.pois.iloc[num][key] == value: if key in self.sum_tag:

self.sum_tag[key] = self.sum_tag[key] + 1 else:

self.sum_tag[key] = 1

def find_osmid_in_geometry(self, osmid): for num, poisid in enumerate(self.pois.index.tolist()): if int(poisid[1]) == int(osmid): self.check = 1

self.options = self.pois.iloc[num] if 'nodes' in self.pois.iloc[num]:

self.nodes = self.pois.iloc[num]['nodes']

else:

self.nodes = 0 break else:

self.check = 0 return self.options

def check_graph(self, key): if key in self.tags_graph: return self.tags_graph[key]

def check_first_params(self): if self.check == 1:

for key, value in self.KEYS.items(): if key in self.options: if value:

if self.options[key] == value or self.check_graph(key) == value: self.result[key] = self.options[key]

else:

if self.options[key] != self.options[key]: value_graph = self.check_graph(key) if value_graph != None:

self.result[key] = value_graph else:

self.result[key] = self.options[key]

else:

value_graph = self.check_graph(key) if value_graph != None:

self.result[key] = value_graph

def check_second_params(self): if self.check == 1 and self.nodes != 0: for num, node in enumerate(self.nodes): self.find_osmid_in_geometry(node) if self.check:

self.result['second_params'].append(str(self.options['highway']))

def check_weight(self): weight = libs.lib.weight(self.result, self.sum_tag) return weight

def calc_weight(osmid, geometry, tags_graph): geometry.initalization(tags_graph) geometry.find_osmid_in_geometry(osmid) geometry.check_first_params() geometry.check_second_params() weight = geometry.check_weight() return weight

Transform.py

import os

import numpy as np from numpy import copy

def transform(start, end, json_G): os.system('clear') count = 0

while(count == 0): new_json_G = {}

G = np.loadtxt('matrix.new', dtype=int) for i, columns in enumerate(list(G)): if start == i + 1 or end == i + 1: continue

if sum(columns) != 0: if i == len(list(G)) - 1: count = 1 break continue else:

G = np.delete(G, i, axis=0) G = np.delete(G, i, axis=1)

for key, value in json_G.items(): if value > i + 1:

new_json_G[key] = value - 1 elif value < i + 1: new_json_G[key] = value

json_G = new_json_G np.savetxt('matrix.new', G, fmt='%d') break return json_G